O papel dos modelos Deep Research nos avanços da IA

A investigação sempre foi uma corrida contra o tempo. Agora, com a inteligência artificial (AI), esta corrida está a tornar-se mais rápida do que nunca. A AI já não se resume à automatização de tarefas. Está a mudar a forma como recolhemos, analisamos e interpretamos informação. Desde analisar enormes conjuntos de dados até descobrir informações em segundos, as ferramentas de investigação baseadas em AI estão a redefinir a velocidade e a profundidade da descoberta de informação.

Uma parte essencial desta mudança é o aparecimento dos modelos de Deep Research, que rapidamente se tornaram uma tendência importante. Empresas de todo o setor da AI estão a lançar as suas próprias versões, sinalizando uma mudança fundamental na forma como a AI processa e fornece informação.

Ao contrário das ferramentas de AI tradicionais, que oferecem respostas superficiais, estes modelos avançados analisam os temas com maior profundidade, tentando fornecer informações altamente contextualizadas e precisas. Empresas tecnológicas líderes como OpenAI, Google e Perplexity estão a impulsionar este movimento, melhorando continuamente as capacidades de investigação da AI.

Este progresso é evidente em testes de referência como o Humanity’s Last Exam, que avalia um modelo de AI em tarefas complexas de raciocínio e resolução de problemas. O modelo Deep Research da OpenAI apresentou uma melhoria impressionante em relação às versões anteriores. Este salto de desempenho significa que o modelo consegue responder com precisão e exatidão a questões de investigação desafiantes.

Neste artigo, vamos explorar as funcionalidades únicas dos modelos de Deep Research da OpenAI, Google e Perplexity. Vamos analisar como estes modelos estão a melhorar os métodos de investigação, a aumentar a produtividade e a moldar o futuro dos assistentes baseados em AI.

Uma visão geral dos modelos de Deep Research#

Comecemos por observar mais de perto como diferentes modelos de Deep Research estão a impulsionar a inovação na investigação com informações avançadas.

O modelo Deep Research da OpenAI#

A 2 de fevereiro de 2025, a OpenAI apresentou o Deep Research, um modelo semelhante a um agente de AI avançado, concebido para investigação aprofundada e realizada em várias etapas. Baseado numa variante do futuro modelo o3 da OpenAI, consegue analisar centenas de fontes, incluindo texto, imagens e PDFs. Em seguida, utiliza estes dados para gerar relatórios detalhados e com citações em apenas 5 a 30 minutos, muito mais rapidamente do que a investigação manual.

Ao contrário dos chatbots de AI básicos, o Deep Research foi criado para profissionais de setores como finanças, ciência e engenharia, que precisam de ferramentas com precisão e profundidade, e não apenas de respostas rápidas. O Deep Research também pede esclarecimentos aos utilizadores durante o processo para aperfeiçoar os resultados.

A OpenAI continua a melhorá-lo e adicionou recentemente imagens incorporadas com citações e um melhor processamento de ficheiros. Em geral, quer esteja a analisar mercados ou a decompor estudos técnicos, o Deep Research pretende fornecer informações estruturadas e fiáveis.

Fig. 1. Uma análise do modelo Deep Research da OpenAI.

O modelo Gemini Deep Research da Google#

O Gemini Deep Research da Google, lançado a 11 de dezembro de 2024, é um assistente de AI concebido para simplificar a complexidade das tarefas relacionadas com investigação aprofundada. Automatiza todo o processo ao realizar pesquisas na web, analisar dados e gerar relatórios estruturados. Também fornece ligações diretas para as fontes, tudo em cerca de cinco minutos.

O que torna o Gemini único é a sua abordagem dinâmica e iterativa. Em vez de se limitar a obter resultados estáticos, aperfeiçoa as suas consultas à medida que descobre novas informações. Começa por procurar informação geral, mas altera o foco à medida que reúne mais detalhes. Este processo repete-se até criar um resumo claro e bem estruturado, que pode ser exportado como um documento com uma formatação cuidada.

O Gemini também pode ajudar os utilizadores a descobrir recursos valiosos, mas frequentemente ignorados, que as pesquisas padrão poderiam não encontrar. Se precisares de mais detalhes sobre um determinado tema, basta fazeres uma pergunta de seguimento, e o Gemini pode aperfeiçoar o relatório em tempo real.

Fig. 2. O modelo Gemini Deep Research da Google.

O modelo Deep Research da Perplexity#

Lançado a 14 de fevereiro de 2025, o modo Deep Research da Perplexity eleva a resposta a perguntas a um novo nível. Realiza várias pesquisas, analisa centenas de fontes e aplica raciocínio avançado para fornecer informações ao nível de um especialista, tudo em apenas alguns minutos.

Esta ferramenta poupa tempo ao tratar temas complexos que, de outra forma, exigiriam horas de investigação manual. A sua abordagem é inteligente e adaptativa: pesquisa na web, lê documentos e aperfeiçoa a sua estratégia à medida que reúne mais informação. O resultado pode ser um relatório claro e detalhado, que podes exportar como PDF ou documento, ou partilhar como uma Perplexity Page.

Fig. 3. Interface de chat do Deep Research da Perplexity.

O que distingue cada modelo de AI Deep Research?#

O que realmente distingue estes modelos é a sua abordagem inteligente à investigação. Cada um utiliza técnicas avançadas para fornecer respostas de alta qualidade de forma eficiente.

Eis uma breve visão geral de como funcionam:

• Modelo Deep Research da OpenAI: Foi treinado de ponta a ponta com aprendizagem por reforço em tarefas exigentes de navegação e raciocínio, permitindo-lhe planear trajetórias de pesquisa em várias etapas para localizar e verificar dados. Adapta-se em tempo real, recuando e ajustando a sua estratégia com base nas informações recém-descobertas.

• Modelo Gemini Deep Research da Google: Cria um plano de investigação em várias etapas e navega iterativamente, aperfeiçoando as suas pesquisas na web para recolher, verificar e sintetizar dados relevantes. Ajusta continuamente a sua abordagem com base em novas informações.

• Modelo Deep Research da Perplexity: Gera e aperfeiçoa iterativamente um plano de investigação, pesquisando, lendo e raciocinando sobre centenas de fontes para construir uma compreensão profunda de um tema.

Apesar de terem processos diferentes a funcionar internamente, estes modelos partilham muitas funcionalidades. Todos conseguem analisar dados, identificar padrões essenciais e gerar relatórios estruturados, apresentando informações num formato claro e fácil de ler. Do mesmo modo, podem utilizar recursos visuais, como gráficos e diagramas, para facilitar a interpretação da informação. Além disso, incluem gestão integrada de citações, o que garante transparência.

Fig. 4. Funções principais dos modelos de Deep Research. Imagem do autor.

O impacto dos modelos de Deep Research#

Os modelos de Deep Research têm potencial para redefinir a forma como trabalhamos, tratando tarefas complexas de investigação com rapidez e precisão. Conseguem analisar enormes quantidades de informação em minutos, fornecendo informações estruturadas que poupam tempo em vários setores.

Ao identificar padrões ocultos e gerar observações precisas, estes modelos podem ajudar as organizações a otimizar operações, antecipar tendências e tomar decisões mais inteligentes. Para além das grandes empresas, tornam a investigação ao nível de especialistas acessível a estudantes, pequenas empresas e particulares, permitindo decisões informadas sem conhecimentos especializados.

Aplicações reais em vários setores#

Eis algumas aplicações reais dos modelos de Deep Research:

• Investimento e análise financeira: Podem ser utilizados para criar uma análise aprofundada de dados de mercado, relatórios financeiros e tendências noticiosas, ajudando investidores e analistas a identificar oportunidades lucrativas e riscos.

• Aceleração da investigação científica: Investigadores em áreas como a medicina podem utilizar estes modelos para estudar dados e explorar novas descobertas. Por exemplo, podem analisar milhares de artigos científicos para identificar possíveis tratamentos.

• Informações para o desenvolvimento de produtos: Estes modelos podem ajudar a analisar o feedback dos clientes, as tendências de mercado e os dados da concorrência para orientar a inovação de produtos e o planeamento estratégico.

• Apoio a decisões políticas: Governos e organizações de investigação podem utilizar estes modelos para analisar questões globais e ajudar a criar políticas e regulamentações mais impactantes.

• Investigação jurídica automatizada: Estes modelos podem analisar rapidamente vastas bases de dados de jurisprudência, estatutos e pareceres jurídicos para identificar precedentes e informações relevantes.

Comparação dos modelos de Deep Research#

Cada modelo de Deep Research tem os seus próprios pontos fortes e limitações. Por exemplo, o modelo Deep Research da OpenAI alcança uma precisão de 26,6% no teste de referência Humanity’s Last Exam, embora esteja limitado aos utilizadores Pro.

Entretanto, o modelo Deep Research da Perplexity oferece uma interface fácil de utilizar com consultas diárias gratuitas, alcançando uma precisão de 21,1%. Ao mesmo tempo, o modelo Deep Research do Gemini é um assistente de AI mais rápido, mas alcança uma precisão inferior, de 6,2%, e requer uma subscrição paga do Gemini Advanced.

Fig. 5. Comparação dos modelos de Deep Research. Imagem do autor.

Vantagens e desvantagens da utilização de modelos de Deep Research#

Agora que vimos como estes modelos podem gerar informações em vários setores, vejamos rapidamente as suas vantagens:

• Escalabilidade: Estes modelos podem adaptar-se a várias necessidades de investigação, desde a obtenção rápida de informação até à análise aprofundada. Tratam tanto consultas de pequena escala como projetos de grande escala em vários setores.

• Redução de custos: A automatização de processos complexos de investigação reduz a necessidade de trabalho manual, diminuindo significativamente os custos laborais. As organizações podem redirecionar estas poupanças para a inovação, melhorando a produtividade geral.

• Antecipação de tendências: Estes modelos podem analisar grandes quantidades de dados para identificar tendências emergentes antes de se tornarem predominantes. Ao detetar padrões e mudanças numa fase inicial, ajudam os utilizadores a tomar decisões informadas.

Embora estes modelos ofereçam muitas vantagens, também apresentam alguns desafios que deves ter em conta:

• Sobrecarga de contexto: Por vezes, estes modelos podem analisar em excesso, fixando-se em detalhes secundários e produzindo relatórios extensos. Os utilizadores podem ter de aperfeiçoar o resultado para extrair as informações mais relevantes.

• Dilemas éticos: Os modelos de AI Deep Research podem obter informação de conteúdos protegidos por direitos de autor. Isto pode originar potenciais problemas jurídicos. As empresas podem rever cuidadosamente os resultados para garantir a conformidade.

• Dependência de competências: Para obter os melhores resultados, é necessário ter literacia em AI. Prompts pouco claros conduzem a respostas vagas. Os utilizadores sem experiência na formulação de consultas precisas podem ter dificuldades em maximizar o potencial do modelo.

Principais conclusões#

Os modelos de Deep Research ainda estão numa fase inicial. Embora ofereçam acesso rápido a respostas bem investigadas, estas respostas nem sempre são fiáveis. Por vezes, estes modelos podem interpretar mal os dados, misturar fontes credíveis com rumores ou não destacar incertezas. No entanto, com a evolução contínua, têm potencial para se tornarem ferramentas de investigação fiáveis.

Para obter respostas rápidas, modelos mais simples como o GPT-4o funcionam bem e podem ser mais económicos. No entanto, à medida que a AI continua a melhorar, podemos esperar que estes modelos de Deep Research evoluam e ofereçam informações diárias ainda mais precisas.

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